自适应微分进化模糊聚类分割算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 图像滤波研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 图像分割研究现状 | 第10-14页 |
| 1.4 本文研究内容及章节安排 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 图像滤波 | 第16-28页 |
| 2.1 图像噪声模型 | 第16-18页 |
| 2.2 常见的滤波方法 | 第18-21页 |
| 2.3 自适应×形窗口中值滤波算法 | 第21-26页 |
| 2.3.1 中值滤波算法 | 第21页 |
| 2.3.2 自适应中值滤波算法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 自适应×形窗口中值滤波算法 | 第22-24页 |
| 2.3.4 实验结果及其分析 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 3 图像分割方法 | 第28-40页 |
| 3.1 图像分割基础 | 第28-29页 |
| 3.2 边缘检测算子 | 第29-31页 |
| 3.3 阈值分割 | 第31-35页 |
| 3.3.1 阈值分割基础 | 第31-32页 |
| 3.3.2 Ostu阈值选择法 | 第32-33页 |
| 3.3.3 最小误差阈值选择法 | 第33-35页 |
| 3.4 聚类分割 | 第35-38页 |
| 3.4.1 模糊集基本知识 | 第35页 |
| 3.4.2 K均值聚类 | 第35-36页 |
| 3.4.3 模糊C均值聚类 | 第36-37页 |
| 3.4.4 实验结果与分析 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 4 自适应微分进化加权模糊C均值分割算法 | 第40-46页 |
| 4.1 微分进化算法 | 第40-42页 |
| 4.1.1 微分进化算法的介绍 | 第40-41页 |
| 4.1.2 微分进化算法参数设置 | 第41页 |
| 4.1.3 自适应微分进化算法 | 第41-42页 |
| 4.2 自适应微分进化加权FCM算法 | 第42-44页 |
| 4.2.1 模糊C均值算法 | 第42页 |
| 4.2.2 加权模糊C均值算法 | 第42-43页 |
| 4.2.3 自适应微分进化加权FCM算法 | 第43-44页 |
| 4.3 图像分割质量评价 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 实验结果分析 | 第46-56页 |
| 5.1 噪声与滤波图像分割结果对比分析 | 第46-50页 |
| 5.1.1 FCM算法分割结果与分析 | 第46-47页 |
| 5.1.2 加权FCM分割结果与分析 | 第47-49页 |
| 5.1.3 ADEFCM算法分割结果与分析 | 第49-50页 |
| 5.2 ADEFCM分割结果对比分析 | 第50-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56页 |
| 6.2 展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第64页 |
